【摘 要】
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针对超声造影图像包含大量噪声的问题,提出一种基于卷积神经网络的超声图像去噪方法.首先,通过图像平移、翻转、旋转等数据增强方法扩充稀缺的超声造影图像样本数量;其次,通过重叠切割小图像块,进一步扩充样本数量;最后,以图像块和人工噪声为输入训练集,训练基于卷积网络结构的去噪模型.实验结果表明,该方法可有效扩展至不同大小的超声造影图像,对于超声造影图像去噪后的峰值信噪比高于传统的图像去噪方法.
【机 构】
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大连医科大学附属第一医院,辽宁师范大学计算机与信息技术学院
【基金项目】
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中央引导地方科技发展资金计划项目(批准号:2021JH6/10500158).
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针对超声造影图像包含大量噪声的问题,提出一种基于卷积神经网络的超声图像去噪方法.首先,通过图像平移、翻转、旋转等数据增强方法扩充稀缺的超声造影图像样本数量;其次,通过重叠切割小图像块,进一步扩充样本数量;最后,以图像块和人工噪声为输入训练集,训练基于卷积网络结构的去噪模型.实验结果表明,该方法可有效扩展至不同大小的超声造影图像,对于超声造影图像去噪后的峰值信噪比高于传统的图像去噪方法.
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